赞
踩
Java实现
public final class DistanceUtils {
/**
* 地球半径,单位 km
*/
private static final double EARTH_RADIUS = 6378.137;
/**
* 根据经纬度,计算两点间的距离
*
* @param longitude1 第一个点的经度
* @param latitude1 第一个点的纬度
* @param longitude2 第二个点的经度
* @param latitude2 第二个点的纬度
* @return 返回距离 单位千米
*/
public static double getDistance(double longitude1, double latitude1, double longitude2, double latitude2) {
// 纬度
double lat1 = Math.toRadians(latitude1);
double lat2 = Math.toRadians(latitude2);
// 经度
double lng1 = Math.toRadians(longitude1);
double lng2 = Math.toRadians(longitude2);
// 纬度之差
double a = lat1 - lat2;
// 经度之差
double b = lng1 - lng2;
// 计算两点距离的公式
double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) +
Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2)));
// 弧长乘地球半径, 返回单位: 千米
s = s * EARTH_RADIUS;
return s;
}
public static void main(String[] args) {
double d = getDistance(116.308479, 39.983171, 116.353454, 39.996059);
System.out.println(d);
}
}
用到的几个函数:
Math.pow(x,y) //这个函数是求x的y次方
Math.toRadians //将一个角度测量的角度转换成以弧度表示的近似角度
Math.sin //正弦函数
Math.cos //余弦函数
Math.sqrt //求平方根函数
Math.asin //反正弦函数
由于三角函数中特定的关联关系,Haversine公式的最终实现方式可以有多种,比如借助转角度的函数atan2:
public static double getDistance2(double longitude1, double latitude1,
double longitude2, double latitude2) {
double latDistance = Math.toRadians(longitude1 - longitude2);
double lngDistance = Math.toRadians(latitude1 - latitude2);
double a = Math.sin(latDistance / 2) * Math.sin(latDistance / 2)
+ Math.cos(Math.toRadians(longitude1)) * Math.cos(Math.toRadians(longitude2))
* Math.sin(lngDistance / 2) * Math.sin(lngDistance / 2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
return c * EARTH_RADIUS;
}
返回的单位是千米,如果想返回米,可以修改地球半径的单位从千米到米,并且由于该结果是double类型的,所以还可以借助Math.round方法进行四舍五入为long类型,然后精确到米:
// ......
// 弧长乘地球半径(6378137)
s = s * EARTH_RADIUS;
// 返回类型: long,单位: 米
return Math.round(s * 10000) / 10000;
接下来说几点概念:
3.1 地球半径
由于地球不是一个完美的球体,所以并不能用一个特别准确的值来表示地球的实际半径,不过由于地球的形状很接近球体,用[6357km] 到 [6378km]的范围值可以涵盖需要的所有半径。并且通常情况下,地球半径有几个常用值:
极半径,从地球中心至南极或北极的距离, 相当于6356.7523km;
赤道半径,从地球中心到赤道的距离,大约6378.137km;
平均半径,6371.393km,表示地球中心到地球表面所有各点距离的平均值;
RE,地球半径,有时被使用作为距离单位, 特别是在天文学和地质学中常用,大概距离是6370.856km;
所以我们通过地球半径进行计算的时候,通常情况下,我们可以使用上面的每一个值都可以进行计算,不过或多或少都会有误差的,但这样的误差是也是允许存在的。这里参考自维基百科:维基百科-地球半径
MySQL实现
同样,在MySQL中实现该功能,计算公式还是通过Haversine公式。不过在Google Map中,已经提供了相应的实现方式,我们先来看一下。
4.1 Google Map实现
首先,我们需要先创建表结构:
CREATE TABLE `markers` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,
`name` VARCHAR( 60 ) NOT NULL ,
`address` VARCHAR( 80 ) NOT NULL ,
`lat` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL ,
`lng` FLOAT( 10, 6 ) NOT NULL
) ENGINE = MYISAM ;
当然存储引擎可以是InnoDB。然后,进行初始化数据:
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('1','Heir Apparel','Crowea Pl, Frenchs Forest NSW 2086','-33.737885','151.235260');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('2','BeeYourself Clothing','Thalia St, Hassall Grove NSW 2761','-33.729752','150.836090');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('3','Dress Code','Glenview Avenue, Revesby, NSW 2212','-33.949448','151.008591');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('4','The Legacy','Charlotte Ln, Chatswood NSW 2067','-33.796669','151.183609');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('5','Fashiontasia','Braidwood Dr, Prestons NSW 2170','-33.944489','150.854706');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('6','Trish & Tash','Lincoln St, Lane Cove West NSW 2066','-33.812222','151.143707');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('7','Perfect Fit','Darley Rd, Randwick NSW 2031','-33.903557','151.237732');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('8','Buena Ropa!','Brodie St, Rydalmere NSW 2116','-33.815521','151.026642');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('9','Coxcomb and Lily Boutique','Ferrers Rd, Horsley Park NSW 2175','-33.829525','150.873764');
INSERT INTO `markers` (`id`, `name`, `address`, `lat`, `lng`) VALUES ('10','Moda Couture','Northcote Rd, Glebe NSW 2037','-33.873882','151.177460');
然后就可以根据经纬度值,然后基于Haversine公式来查询数据,假设我们要查询latitude=37.38714,longitude=-122.083235,范围在25英里内的前20条数据:
SELECT id, ( 3959 * acos( cos( radians(37) ) * cos( radians( lat ) ) * cos( radians( lng ) - radians(-122) ) + sin( radians(37) ) * sin( radians( lat ) ) ) ) AS distance
FROM markers
HAVING distance < 25
ORDER BY distance
LIMIT 0 , 20;
而如果我们要查询公里,将3959英里也就是地球半径,修改为6371即可。
Geohash算法
Geohash是目前比较主流的范围搜索的算法,比如说搜索附近500米内的地点这种问题。Geohash算法将二维的经纬度编码为一个字符串,每个字符串代表了某一矩形区域,也就是说,这个矩形区域内所有的点(经纬度坐标)都共享相同的GeoHash字符串,这样在查询的时候就可以对该字符串做索引,然后根据该字符串进行过滤。
Geohash算法的最大用途其实就是附近地址搜索了,不过,从geohash的编码算法中可以看出它的一个缺点,也就是边界问题:虽然两个地点距离很近,但恰好位于分界点的两侧,这样geohash字符串就会不相同,然后匹配的时候就会有问题。不过要解决这个问题也很简单,就是计算的时候,计算出8个分别分布在周围8个区域的地点。
在实际应用中,可以先根据Geohash筛选出附近的地点,然后再算出距离附近地点的距离。而如果要计算Geohash,可以通过 spatial4j 工具包来实现,GeohashUtils.encodeLatLon(lat, lon),默认精度是12位,其中lucene就使用了spatial4j工具包来计算距离。
<dependency>
<groupId>org.locationtech.spatial4j</groupId>
<artifactId>spatial4j</artifactId>
<version>0.7</version>
</dependency>
有管GeoHash算法,可参考:
GeoHash介绍-核心原理解析
Github-Java实现Geohash算法- github.com/GongDexing/Geohash
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。